推广做网站莱芜,ps个人网站怎么做,个人网站注册什么域名,郑州网站建设推广基础柱状图
通过Bar构建基础柱状图
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
# 使用Bar构建基础柱状图
bar Bar()
# 添加X轴
bar.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
# 添加Y轴 # 设置数值标签在右侧
b…基础柱状图
通过Bar构建基础柱状图
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
# 使用Bar构建基础柱状图
bar Bar()
# 添加X轴
bar.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
# 添加Y轴 # 设置数值标签在右侧
bar.add_yaxis(GDP, [30, 50, 40], label_optsLabelOpts(positionright))
# 反转X轴和Y轴
bar.reversal_axis()
# 绘图
bar.render(基础柱状图.html) 1. 通过Bar()构建一个柱状图对象
2. 和折线图一样通过add_xaxis()和add_yaxis()添加x和y轴数据
3. 通过柱状图对象的reversal_axis()反转x和y轴
4. 通过label_optsLabelOpts(positionright)设置数值标签在右侧显示
基础时间线柱状图
创建时间线
Timeline()-时间线
柱状图描述的是分类数据回答的是每一个分类中『有多少』这个问题. 这是柱状图的主要特点,同时柱状图很难动态的描述一个趋势性的数据. 这里pyecharts为我们提供了一种解决方案-时间线
如果说一个Bar、Line对象是一张图表的话时间线就是创建一个 一维的x轴轴上每一个点就是一个图表对象 # 导入bar柱状图 Timeline时间线
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
# 导入系统配置项
from pyecharts.options import LabelOpts
# 导入ThemeType主题类型
from pyecharts.globals import ThemeType
# 使用Bar构建基础柱状图
bar1 Bar()
# 添加X轴
bar1.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
# 添加Y轴
bar1.add_yaxis(GDP, [30, 50, 40], label_optsLabelOpts(positionright))bar2 Bar()
bar2.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
bar2.add_yaxis(GDP, [40, 40, 20], label_optsLabelOpts(positionright))bar3 Bar()
bar3.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
bar3.add_yaxis(GDP, [50, 30, 30], label_optsLabelOpts(positionright))bar4 Bar()
bar4.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
bar4.add_yaxis(GDP, [60, 20, 50], label_optsLabelOpts(positionright))# 构建时间线对象
timeline Timeline({theme: ThemeType.LIGHT}) # 主题设置
# 在时间线内部添加柱状图对象
timeline.add(bar1, 点1)
timeline.add(bar2, 点2)
timeline.add(bar3, 点3)
timeline.add(bar4, 点4)
自动播放
timeline.add_schema(play_interval1000, # 自动播放的时间间隔单位毫秒is_timeline_showTrue, # 是否在自动播放的时候显示时间线is_auto_playTrue, # 是否自动播放is_loop_playTrue # 是否循环自动播放
) 时间线设置主题
from pyecharts.globals import ThemeTypetimeline Timeline({theme: ThemeType.LIGHT}) # 主题设置 完整代码
基础时间线柱状图# 导入bar柱状图 Timeline时间线
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
# 导入系统配置项
from pyecharts.options import LabelOpts
# 导入ThemeType主题类型
from pyecharts.globals import ThemeType
# 使用Bar构建基础柱状图
bar1 Bar()
# 添加X轴
bar1.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
# 添加Y轴
bar1.add_yaxis(GDP, [30, 50, 40], label_optsLabelOpts(positionright))bar2 Bar()
bar2.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
bar2.add_yaxis(GDP, [40, 40, 20], label_optsLabelOpts(positionright))bar3 Bar()
bar3.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
bar3.add_yaxis(GDP, [50, 30, 30], label_optsLabelOpts(positionright))bar4 Bar()
bar4.add_xaxis([中国, 美国, 英国])
bar4.add_yaxis(GDP, [60, 20, 50], label_optsLabelOpts(positionright))# 构建时间线对象
timeline Timeline({theme: ThemeType.LIGHT}) # 主题设置
# 在时间线内部添加柱状图对象
timeline.add(bar1, 点1)
timeline.add(bar2, 点2)
timeline.add(bar3, 点3)
timeline.add(bar4, 点4)
# 自动播放设置
timeline.add_schema(play_interval1000, # 自动播放的时间间隔单位毫秒is_timeline_showTrue, # 是否在自动播放的时候显示时间线is_auto_playTrue, # 是否自动播放is_loop_playTrue # 是否循环自动播放
)# 绘图
timeline.render(基础时间线柱状图.html)GDP动态柱状图绘制
需求分析 简单分析后发现最终效果图中需要 1. GDP数据处理为亿级 2. 有时间轴按照年份为时间轴的点 3. x轴和y轴反转同时每一年的数据只要前8名国家 4. 有标题标题的年份会动态更改 5. 设置了主题为LIGHT 代码 演示第三个图表GDP动态柱状图开发from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType# 读取数据
f open(D:/1960-2019全球GDP数据.csv, r, encodingGB2312)
data_lines f.readlines()
# 关闭文件
f.close()
# 删除第一条数据
data_lines.pop(0)
# 将数据转换为字典存储格式为
# { 年份: [ [国家, gdp], [国家,gdp], ...... ], 年份: [ [国家, gdp], [国家,gdp], ...... ], ...... }
# { 1960: [ [美国, 123], [中国,321], ...... ], 1961: [ [美国, 123], [中国,321], ...... ], ...... }
# 先定义一个字典对象
data_dict {}
for line in data_lines:year int(line.split(,)[0]) # 年份country line.split(,)[1] # 国家gdp float(line.split(,)[2]) # gdp数据# 如何判断字典里面有没有指定的key呢try:data_dict[year].append([country, gdp])except KeyError:data_dict[year] []data_dict[year].append([country, gdp])# print(data_dict[1960])
# 创建时间线对象
timeline Timeline({theme: ThemeType.LIGHT})
# 排序年份
sorted_year_list sorted(data_dict.keys())
for year in sorted_year_list:data_dict[year].sort(keylambda element: element[1], reverseTrue)# 取出本年份前8名的国家year_data data_dict[year][0:8]x_data []y_data []for country_gdp in year_data:x_data.append(country_gdp[0]) # x轴添加国家y_data.append(country_gdp[1] / 100000000) # y轴添加gdp数据# 构建柱状图bar Bar()x_data.reverse()y_data.reverse()bar.add_xaxis(x_data)bar.add_yaxis(GDP(亿), y_data, label_optsLabelOpts(positionright))# 反转x轴和y轴bar.reversal_axis()# 设置每一年的图表的标题bar.set_global_opts(title_optsTitleOpts(titlef{year}年全球前8GDP数据))timeline.add(bar, str(year))# for循环每一年的数据基于每一年的数据创建每一年的bar对象
# 在for中将每一年的bar对象添加到时间线中# 设置时间线自动播放
timeline.add_schema(play_interval1000,is_timeline_showTrue,is_auto_playTrue,is_loop_playFalse
)
# 绘图
timeline.render(1960-2019全球GDP前8国家.html)
